Свободные городские здания и помещения представлены в единой онлайн-базе


29.02.2024 17:10

По поручению губернатора Александра Беглова для удобства предпринимателей создана единая онлайн-база городской недвижимости, которую город предлагает в аренду или в собственность.


Сегодня в нее включено более 450 свободных зданий и помещений.

В ней можно подобрать подходящий объект по параметрам, посмотреть характеристики конкретного объекта, а также фотографии.

«Санкт‑Петербург продолжает работу по упрощению доступа бизнеса и некоммерческих организаций к государственному имуществу. Единая онлайн-база способствует более быстрому вовлечению зданий и помещений в хозяйственный оборот. Это приносит ощутимую пользу бизнесу и, в целом, экономике города», – отметил Александр Беглов.

Новый ресурс размещен на сайте Комитета имущественных отношений Санкт‑Петербурга .

Его функционал позволяет открыть детальную карточку свободного объекта, просмотреть подробную информацию о нём и фотографии. Это стало возможным благодаря интеграции информационных систем КИО с автоматизированной системой «Контроль объектов недвижимости» (АС КОН). Актуальные фотоматериалы автоматически подгружаются в карточку свободного объекта.

С 2023 года, помимо традиционной табличной формы на сайте commim.spb.ru, свободные городские здания и помещения стали также доступны на интернет-карте Региональной геоинформационной системы Санкт‑Петербурга.

АВТОР: Пресс-служба Администрации Губернатора Санкт-Петербурга
ИСТОЧНИК: Пресс-служба Администрации Губернатора Санкт-Петербурга
ИСТОЧНИК ФОТО: Нейросеть kandinsky21_bot для АСН-Инфо

Подписывайтесь на нас:


27.02.2024 15:28

В ВТБ создали и масштабировали на всю Россию сервис аналитики для оценки новостроек.


В основе — универсальная платформа геоаналитики, позволяющая сопоставлять более 1000 слоев данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов. В решении используется обезличенная информация о жителях аналогичных домов, а также районов со схожей транспортной инфраструктурой, имеющих похожие интересы, структуру доходов, расходов и так далее.

Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании проектов. Новая разработка помогает повысить оперативность на этапе рассмотрения заявки на финансирование застройщика и получить более объективные и точные данные. Для застройщиков очень важна скорость и сроки. Использование программы позволило в 3 раза сократить сроки от обращения клиента до подписания кредитного договора.

В разных городах различные факторы оказывают влияние на определение цены на жилье. Рынок постоянно идет вперед, меняется инфраструктура, которая влияет на стоимость. Какие-то параметры устаревают, какие-то добавляются или обновляются. Сложность задачи по оценке недвижимости в масштабах России заключается в учете региональной специфики, макроэкономических колебаниях, большом разнообразии в качестве и расположении строительных объектов, что в свою очередь обуславливает выбор инструментов и способов моделирования.

«Программа учитывает множество факторов и показывает независимую от экспертного мнения оценку, что играет важную роль в общем процессе согласования сделки всеми участвующими подразделениями. Наиболее значимые конкурентные преимущества сервис дает в ситуации, когда строящийся жилой объект не имеет рядом аналогов, и оценить его, используя только метод сравнения с похожими соседствующими объектами, невозможно» — рассказал Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ.

Проект строится на базе трех платформ: платформы гео-аналитики (Geo), платформы автоматического обучения моделей (AutoML) и MLOps-платформы (scibox). У каждой из них своя задача в рамках бизнес-процесса. Их объединение помогло достичь синергии и внести дополнительную ценность.

Проект стартовал с сегмента среднего и малого бизнеса. Следующая стадия — это использование программы как для целей крупного бизнеса, так и розничного ипотечного кредитования. Специфика проекта позволяет не только масштабировать его, но и применять в других сферах. Например, посчитать необходимое количество банкоматов в конкретном районе и количество наличных средств в каждом из них. Отлично подходит, когда на основе аналогичных данных нужно построить прогноз чего-нибудь нового.

АВТОР: Пресс-служба Банка ВТБ (ПАО)
ИСТОЧНИК: Пресс-служба Банка ВТБ (ПАО)
ИСТОЧНИК ФОТО: Нейросеть GigaChat для АСН-инфо

Подписывайтесь на нас: